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臧怀刚; 李清志;
燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室,秦皇岛066004;
局部放电; 经验模态分解; 固有模态函数; 能量门限; 敏感固有模态函数;
机译:改进的EMD方法在车辆振动信号提取中的应用
机译:具有CWNIRS-ICG的脑血流动力学的非侵入性评估及eEMD-SSE在PPG信号提取中的应用
机译:基于改进遗传算法的自动滤波方法-在滚动轴承故障信号提取中的应用
机译:基于改进EMD方法的信号提取
机译:从荧光免疫分析图像序列中改进的信号提取。
机译:SVR-EEMD:PPG信号去噪中基于支持向量回归扩展的改进EEMD方法
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:从水生样品中回收mRNa的改进方法及其在mer表达检测中的应用
机译:确定用于应用经验模态分解(EMD)的信号和用于解调从EMD应用中获得的固有模式功能的系统和方法
机译:六氟化硫电流互感器中植入的超高频局部放电传感器的信号提取装置和方法
机译:用于确定用于应用经验模态分解(EMD)以及对通过应用EMD获得的固有模式函数进行解调的掩蔽信号的系统和方法
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